Herramienta para análisis de proteínas mejora exactitud diagnóstica
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 31 May 2018 |

Imagen: En comparación con el OpenMS y el estándar de la industria MaxQuant, la herramienta IonStar redujo la cantidad de datos faltantes en los resultados de las pruebas del 17% al 0.1%. El área blanca indica los datos faltantes (Fotografía cortesía del Profesor Jun Qu, PhD).
La abundancia de proteínas en el cuerpo que se corresponden con enfermedades o reacciones farmacéuticas puede proporcionarles a los médicos pistas vitales para diagnosticar con exactitud una afección y para desarrollar terapias potenciales y evaluar los efectos de los medicamentos.
Las herramientas de análisis de proteínas se utilizan para cuantificar y comparar la abundancia de proteínas en grupos de individuos sanos con aquellos que están enfermos o tratados con un medicamento. Los cambios en la abundancia de proteínas, cuando se analizan juntos, a menudo revelan nuevos biomarcadores.
Científicos de la Universidad de Buffalo (Buffalo, NY, EUA) y sus colegas desarrollaron una nueva herramienta de análisis de proteínas que podría aumentar enormemente la velocidad y precisión con que se analizan los efectos de las enfermedades y los fármacos. La herramienta pionera, llamada IonStar, es la primera en proporcionar una exactitud casi perfecta al cuantificar y comparar la abundancia de proteínas en los cuerpos de las personas que están sanas y enfermas.
El equipo utilizó IonStar para cuantificar las proteínas en ratas con lesión cerebral traumática, una condición debilitante que representa 2,2 millones de consultas al departamento de urgencias anualmente en los EUA Utilizando 100 muestras de tejidos, IonStar identificó 7.000 proteínas, incluidas 1.000 que diferían en abundancia, sin que hubiese datos faltantes. El equipo ha utilizado IonStar y técnicas similares para analizar la variación de las proteínas en el cáncer, la diabetes, las enfermedades cardiovasculares, la neurodegeneración y la degeneración de la retina. IonStar aumenta la exactitud y la precisión y reduce los datos faltantes al mejorar los métodos de preparación de muestras, los diseños de alineación y la detección de características para el análisis de espectrometría de masas.
También se incluyen otras características únicas de IonStar para la eliminación de péptidos compartidos, la detección y el rechazo de valores atípicos, y la estimación experimental y el control de la tasa de descubrimiento de proteínas falsas alteradas (FADR). Este protocolo bien optimizado permite la cuantificación global de más de 5.000 proteínas en ~ 50 replicadas con alta exactitud y precisión cuantitativa, además de un nivel extremadamente bajo de datos faltantes. Además, se podría lograr una amplia cobertura del proteoma y una cuantificación mucho mejor de las proteínas de baja abundancia.
Jun Qu, PhD, profesor de la Facultad de Farmacia y Ciencias Farmacéuticas de la UB e investigador principal, dijo: “IonStar cambiará totalmente la cara de los estudios clínicos y farmacéuticos y la industria, donde las grandes investigaciones a menudo son críticas. Por ejemplo, en ensayos clínicos, comparar un puñado de pacientes no lo lleva a ninguna parte. Si puede analizar un gran número de pacientes con datos de alta calidad, puede descubrir y rastrear biomarcadores de forma mucho más exacta y confiable. Lo mismo es cierto para las investigaciones farmacéuticas”. El estudio fue publicado el 9 de mayo de 2018 en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.
Las herramientas de análisis de proteínas se utilizan para cuantificar y comparar la abundancia de proteínas en grupos de individuos sanos con aquellos que están enfermos o tratados con un medicamento. Los cambios en la abundancia de proteínas, cuando se analizan juntos, a menudo revelan nuevos biomarcadores.
Científicos de la Universidad de Buffalo (Buffalo, NY, EUA) y sus colegas desarrollaron una nueva herramienta de análisis de proteínas que podría aumentar enormemente la velocidad y precisión con que se analizan los efectos de las enfermedades y los fármacos. La herramienta pionera, llamada IonStar, es la primera en proporcionar una exactitud casi perfecta al cuantificar y comparar la abundancia de proteínas en los cuerpos de las personas que están sanas y enfermas.
El equipo utilizó IonStar para cuantificar las proteínas en ratas con lesión cerebral traumática, una condición debilitante que representa 2,2 millones de consultas al departamento de urgencias anualmente en los EUA Utilizando 100 muestras de tejidos, IonStar identificó 7.000 proteínas, incluidas 1.000 que diferían en abundancia, sin que hubiese datos faltantes. El equipo ha utilizado IonStar y técnicas similares para analizar la variación de las proteínas en el cáncer, la diabetes, las enfermedades cardiovasculares, la neurodegeneración y la degeneración de la retina. IonStar aumenta la exactitud y la precisión y reduce los datos faltantes al mejorar los métodos de preparación de muestras, los diseños de alineación y la detección de características para el análisis de espectrometría de masas.
También se incluyen otras características únicas de IonStar para la eliminación de péptidos compartidos, la detección y el rechazo de valores atípicos, y la estimación experimental y el control de la tasa de descubrimiento de proteínas falsas alteradas (FADR). Este protocolo bien optimizado permite la cuantificación global de más de 5.000 proteínas en ~ 50 replicadas con alta exactitud y precisión cuantitativa, además de un nivel extremadamente bajo de datos faltantes. Además, se podría lograr una amplia cobertura del proteoma y una cuantificación mucho mejor de las proteínas de baja abundancia.
Jun Qu, PhD, profesor de la Facultad de Farmacia y Ciencias Farmacéuticas de la UB e investigador principal, dijo: “IonStar cambiará totalmente la cara de los estudios clínicos y farmacéuticos y la industria, donde las grandes investigaciones a menudo son críticas. Por ejemplo, en ensayos clínicos, comparar un puñado de pacientes no lo lleva a ninguna parte. Si puede analizar un gran número de pacientes con datos de alta calidad, puede descubrir y rastrear biomarcadores de forma mucho más exacta y confiable. Lo mismo es cierto para las investigaciones farmacéuticas”. El estudio fue publicado el 9 de mayo de 2018 en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.
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